JPH02186160A - 車両の変速制御装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は、車両の変速制御装置に関し、特に、ニューロ
ンシステムを導入した車両の変速制御装置に係り、運転
者が特定の変速を意図したときに走行状態データをパタ
ーン化して記憶し、以降、同様なパターンを呈する走行
状態が現れたときには、特定の変速を必要とする走行状
態に相当していると想起して、特定の変速を実現し、運
転者の意図に合致した変速特性を得るようにした車両の
変速制御装置の改良に関する。

（従来の技術） 一般に、車両等の電子制御式自動変速機では、車速やス
ロットル開度をパラメータとして予め設定された変速テ
ーブルを持ち、この変速テーブルを実際に車速やスロッ
トル開度に従って参照して変速比を決定するものが多い
が、このものでは、変速特性が画一的に設定されてしま
い、個々の運転者の運転傾向が反映されていない。した
がって、最適な変速動作が行われているとは言い難い。

そこで、変速テーブルを複数種用意し、これらの変速テ
ーブルを適宜切り換えて変速動作の最適化を図るものが
あり、例えば、特開昭５９−２００８４５号公報に記載
のもの（以下、第１従来例）や特開昭５９−２００８４
８号公報に記載のもの（以下、第２従来例）などが知ら
れている。

工上従来桝 予め、一般走行時に使用する一般用変速マツブと、渋滞
走行時に使用する渋滞用パターンとを設定し、一般走行
時と渋滞走行時とのスロットルペダルの踏み込み傾向の
違いから、最適な変速マツプを選ぶようにしたもので、
走行状態に応じた変速比の選択と、変速マツプの切換応
答性並びに渋滞走行時の燃費改善を意図している。

工Ｉ従米■ 同様に、一般用、渋滞用の２つの変速マツプを予め設定
し、一般走行時と、渋滞走行時との車両進行方向加速度
の変化傾向の違いから適切な変速マツプを選ぶようにし
たもので、余裕駆動力が大きい時点で変速マツプを渋滞
走行に応じたものに切り換え、良好な走行感の確保を意
図している。

しかし、第１Ｒ来例ではスロットルペダルの踏込量（す
なわち、スロットルバルブ開度）をその検出パラメータ
とし、一方、第２従来例では、車両加速度（車速の変化
速度として得られる）をその検出パラメータとし、何れ
も、車両の走行状態を表わす各種パラメータのうちの１
つのものを用いる構成となっていたため、スロットルバ
ルブの傾向から渋滞走行が判定できるとしても、同じく
車両加速度から渋滞走行が判定できるとしても、これら
は、検出パラメータを所定の基準値と比較した結果であ
って、必ずしも基準値と実際の走行状態とは一致してい
ないから、場合によっては、渋滞中でないのに、渋滞用
変速マツプが選択されることがあった。

また、検出パラメータの種類を増やして判定信転性を改
善することも考えられるが、このようにしても基準値が
代表的なモデルを想定して設定されている限り、実際の
走行状態に一致しない場合がしばしば起こり得る。

そこで、本発明者は先にニューロンシステム（例えばア
ソシアトロン）を応用した車両の変速制御装置（特願昭
６３−１６９２３６号参照）を提案している。以下、こ
の提案のものを単に先願という。ここで、ニューロンシ
ステムの一例としてアソシアトロンを概説すると、アソ
シアトロンは、東京大学の中野教授によって提案された
連想記憶モデル（脳の神経回路をモデル化したもの）で
あり、概念的には第８図に示すように多数の神経細胞に
ニューロン）Ｘｉと、これら各ニューロン間を結ぶ神経
繊維およびシナプス（以下、結合体Ｍｉｊ）と、によっ
て構造化される。各ニューロンＸｉは、外部からの入力
によって三つの状態（１，０、−・ｌ）をとることがで
き、結合体Ｍｉｊは、各ニューロンＸｉの状態を結合光
の他のニューロンＸｊに伝達する。このような構造のア
ソシアトロンを電気回路で等価すると第９図の如く示さ
れる。すなわち、第９図において、ノードＮ１〜Ｎ４は
ニューロンＸｔ（Ｘ＋〜Ｘ、）に相当し、抵抗Ｒ１〜Ｒ
６は結合体Ｍｉｊに相当する。１っのノード（例えばＮ
、）に発生した電位Ｅは、そのノードＮ１に接続された
３つの抵抗ＲＩ−Ｒ３を介して他のノードＮ２〜Ｎ３に
所定の伝達係数（Ｒ＋〜Ｒ１の大きさに相当する）で伝
達され、全てのノードＮ１〜Ｎ４の電位パターンに１つ
の傾向が表われる。今、第１０図に示すように５×５の
ニューロン構造を考える。各二ニーロンにはＸ。

〜Ｘ！、までの符号を付与する。このニューロン構造に
入力を与えて、第１１図（ａ）に示すような“１“模様
の興奮パターン、第１１図（ｂ）に示すような４”模様
の興奮パターン、第１１図（Ｃ）に示すような“Ｉ　Ｔ
　ｌ″模様興奮パターンをそれぞれ記憶する。そして、
第１２図に示すような一部が欠落した模様を想起入力と
して与えると、ニューロン構造はこの模様から先に記憶
された第１１図（ａ）〜（Ｃ）のうち最も近いものを連
想によって想起する。すなわち、この場合ＸＩ！％　ｘ
ｔａ、Ｘ２４が黒に反転して正しい“４″模様が想起さ
れる。

したがって、仮に、Ｘ１〜Ｘ２゜までを車両の走行状態
を表わす各種パターンに対応させ、また、Ｘ２４を特定
の変速状態に対応させた場合、Ｘ、〜Ｘ２゜の組み合わ
せが例えば°“４゛模様に近いときには、Ｌ４が黒に反
転させられ、すなわち、ＸＺａの状態から特定の変速状
態を行うべき走行状態にあることが判定される。しかも
、このような想起は、例えばＸＩ！に相当するパラメー
タが欠落している状態でも正確に行われ、ノイズ等によ
ってパラメータに乱れが生じた場合でも判定の正確さは
失われない。

先願のものは、上記アソシアトロンを応用して変速マツ
プの切換え精度の向上を意図したもので、■走行中に運
転者が特定の変速状態を意図すると、そのときの車両の
走行状態を表わす各種パラメータをパターン化して記憶
し、−■そして、走行中に検出された各種パラメータの
一部が上記記憶の時点と一致するものであるとき、記憶
されたパターンを想起して特定の変速状態に対応する変
速マツプを選択し、運転者の意図に応じた変速比を達成
するようにしたものである。

（発明が解決しようとする課題） しかしながら、先願の車両の変速制御装置にあっては、
運転者によって変速意図が入力されると、直ちに記憶処
理を行う構成となっていたため、この記憶が行われてい
る間、想起処理を中断しなければならず、システムの利
用効率の面で改善の余地があった。

すなわち、想起処理を必要とするときは、多くの場合変
速操作を必要とするときであり、この操作が遅れると例
えばパワー不足が怒じられたりエンジンの回転数が上昇
しすぎたりして好ましくない。的確なタイミングで変速
操作を行うためには、走行中における想起処理のシステ
ム利用効率を高める必要がある。

そこで、本発明は、記憶されるべきパターンを保持して
おき、車両が所定の走行状態（例えば、停車状態）にな
ったときに、上記保持されたパターンによって記憶動作
を行わせることにより、走行中における想起処理のシス
テム利用効率を高めることを目的としている。

（課題を解決するための手段） 本発明による車両の変速制御装置は上記目的達成のため
、その基本概念図を第１図に示すように、車両の走行状
態を表わす各種パラメータを検出するパラメータ検出手
段ａと、運転者の変速意図を示す意図信号が必要に応じ
当該運転者によって入力される入力手段すと、意図信号
が入力された時点での前記各種パラメータと該意図信号
とを関連づけて保持する保持手段Ｃと、各々が前記各パ
ラメータおよび意図信号に対して割り当てられ、各パラ
メータおよび変速意図の内容に応じて状態を変化させる
ことが可能な多数の神経細胞要素ｄと、各一対の神経細
胞要素ｄ間をその結合係数を可変として結合し、一方の
神経細胞要素ｄの状態を他方の神経細胞要素ｄに伝達す
る伝達要素ｅと、変速比を操作する必要のない所定の走
行状態時に前記保持手段Ｃの内容を取り出し、取り出し
た内容に従って各神経細胞要素ｄの状態を変化させ、前
記意図信号が入力された時点における走行状態を表わす
各種パラメータおよび意図信号をパターン化して記憶す
る記憶手段ｆと、前記パラメータ検出手段ａで検出され
たパラメータ信号の少なくとも一部が入力されると、前
記記憶されたパターンを参照して意図信号を含むパター
ンを再現する想起手段ｇと、該想起手段ｇによって再現
されたパターンに従って、変速意図が達成されるように
自動変速機の変速マツプを切り換える切換手段りと、切
り換えられた変速マツプに従って自動変速機の変速比を
決定する決定手段ｉと、決定された変速比となるように
自動変速機の変速比を操作する操作手段ｊと、を備え°
ζいる。

（作用） 本発明によれば、通常は、想起処理が優先して行われ、
そして、例えば停車時に記憶処理が行われる。

したがって、走行中における想起処理のシステム利用効
率が充分に高められる。

（実施例） 以下、本発明を図面に基づいて説明する。

第２〜７図は本発明に係る車両の変速制御装置を一実施
例を示す図である。

まず、構成を説明する。第２図において、１はセンサ群
であり、センサ群１は、操向ハンドルの操舵角Ｓｔを検
出する操舵角センサ２と、エンジンの回転数Ｎを検出す
るエンジン回転数センサ３と、スロットルペダルと連動
するスロットルバルブ開度（スロットル開度）θを検出
するスロットル開度センサ４と、車速■を検出する車速
センサ５と、車室内の音Ｓｄを検出する車内音センサ６
と、を含んでいる。７は微・積分演算回路群であり、微
・積分演算回路群７は１つの積分演算器８と、４つの微
分演算器９〜１２とを有し、積分演算器８は、単位時間
Ｔ毎のＳｔの累積値Ｓｔ″を求め、また、微分演算器９
〜１２は、各々、ＳＬ、Ｎ、θ、■の単位時間Ｔ毎の変
化量に相当する一階差分値Ｓｔ’、Ｎ’、θ′、Ｖ′を
求める。センサ群１および微・積分演算回路群７は車両
の走行状態を表わす各種パラメータ（すなわち、本実施
例では、ｓｔ、ｓｔ’　、ｓｔ“、Ｎ、、Ｎ′　　θ、
θ′、■、Ｖ”　、Ｓｄ）を検出するパラメータ検出手
段として機能する。なお、各種パラメータとしては、上
記例示に限定されるものではなく、走行状態を表わすも
のであれば他の情報を含むものであってもよい。なお、
１３は所定の時間毎に単位時間Ｔを示す信号を出力する
タイマー、１４は運転者によって任意に操作されるスイ
ッチ（入力手段）であり、このスイッチ１４としては、
運転席の近くに設けられた専用のものが用いられる。ス
イッチ１４は運転者によって、例えば２つの位置に切り
換えが可能で、その一方の位置にあるときＣＴｒ、他方
の位置にあるときＣＴ■なる２つの指令信号ＣＭ　Ｄを
出力する。このようなスイッチ１４は、例えば、車両の
実際の走行状態が渋滞走行であるときに渋滞走行を判定
した運転者によってＣＴＩにされ、それ以外（通常走行
）ではＣＴＩＩにされる。

１５ハコントロールユニツトであり、コントロールユニ
ット１５は、区間分割器１５ａ１アソシアトロンユニツ
ト１５ｂおよびパラメータ保持メモリＭから構成され、
保持手段、記憶手段、神経細胞要素、伝達要素、想起手
段、切換手段および決定手段としてのｌ能を有している
。アソシアトロンユニッＨ５ｂは例えばパターン連想型
や自動連想型のニューラルネットあるいはマイクロコン
ピュータで構成され、マイクロコンピュータはＲＡＭや
ＲＯＭ等の記憶装置およびＣＰＬＪを含んでいる。ＲＯ
Ｍには、記憶処理や想起処理を行うためのプログラムお
よび２つの変速マツプ（通常変速マツプ、渋滞変速マツ
プ）が格納されている。ＲＡＭには、ＣＰＵによる上記
プログラムの実行に伴って所定の配列変数［走行状態バ
ラメーク格納用配列変数Ｘ（１）、結合係数格納用配列
変数Ｍ（Ｔ、Ｊ）］が確保されるようになっている。す
なわち、Ｘ（１）の各セルは、アソシアトロンの神経細
胞の１つに対応し、また、Ｍ（１、Ｊ）に格納される値
はＸｉとＸ・ｊ間の結合係数Ｍｉｊに対応している。な
お、ｉは各セル番号であり、神経細胞がＮ×Ｎマトリク
スの場合、ｉの最大値はＮｚとなる。

ｊは結合光のｉを表わしている。パラメータ保持メモリ
Ｍは上記配列変数Ｘ　（１）に対応する容量の記憶エリ
アを有しており、この記憶エリアにはスイッチ１４から
ＣＭＤが出力されたとき、すなわち、運転者によって特
定の走行状態（渋滞走行か通常走行か）が判定されたと
きの各パラメータＳｔ、、ＳＬ′、ＳＬ＃、ＮＳ　Ｎ′
、θ、θ′、■、Ｖ’、Ｓｄが判定の都度格納されるよ
うになっている。なお、各パラメータの格納に際しては
そのときのＣＭＤ　（ＣＴＩ、ＣＴＩＩの何れか）も関
連づけて格納されるようになっている。アソシアトロン
ユニット１５ｂは、例えば、車両が停車しているときに
パラメータ保持メモ９Ｍ内のデータを取り込み、このデ
ータをＸ　（ｒ）に格納するとともに、これら格納した
ＣＭＤおよび各パラメータの状態に応じた大きさのＸ　
（Ｉ）各セル間の結合係数をＭ（１，Ｊ）に格納して、
いわゆる“記憶”を行う。このような例えば、停車中に
おける継続した記憶処理の結果、各種走行状態に応じた
パラメータのパターンが重複して記憶されていき、あわ
せて、結合係数も更新されていく。

一方、記憶処理の後は、想起処理に移り、区間分割器１
５ａから送られてきた実際の走行状態を表わすリアルタ
イムな各種パラメータに従って、上述の記憶されたパタ
ーンが連想的に想起される。

この想起処理において、一部のパラメータが欠落してい
ても、その欠落部分が他のパラメータのパターンから再
現されように想起される。例えば、各種パラメータの状
態が先にＣＴＩに関連づけて記憶を行ったときと類似の
ものであれば、ＣＴＩが入力された如き応答をする。す
なわち、記憶処理でＣＴＩを必要とする走行状態をパタ
ーン化して記憶させておけば、その後、該当する想起パ
ターンが入力されるだけで連想的にＣＴＩの応答を得る
ことができ、運転者によるスイッチ１４の操作の必要は
ない。このため、例えば、スイッチ１４が渋滞走行用と
して指定してあれば、該当するパターンが入力される毎
に渋滞走行中であることが判定される。アソシアトロン
ユニット１５ｂは、このような判定を行うとともに、渋
滞走行に適した変速マツプに切り換え、渋滞走行時の２
速ホールドを可能とすべく、２速変速を促す変速指令Ｓ
ｓをＡ／Ｔコントローラ（操作手段）１６に出力する。

Ａ／Ｔコントローラ１６は、Ｓｓに従って自動変速機１
７内のバルブの組み合わせを決定し、バルブを駆動する
ための信号Ｓｖを出力して自動変速機１７の変速比を操
作する。

次に作用を説明する。

第３図はコントロールユニット１５で実行される判断処
理プログラムを示すフローチャートである。

第３図において、まず、ステップ（以下、Ｐと略す）Ｐ
ｌで、スイッチ１４からのＣＭＤがＣＴＩかあるいはＣ
ＴＩＩかを判別する。例えば、ＣＴＩの場合は、運転者
が走行環境を総合的に判断した結果、渋滞走行中である
とし、２速ホールドを希望したときに入力されたもので
あり、対して、ＣＴ■の場合は、渋滞走行中以外の場合
に入力されたものである。ＣＴＩの場合運転者は渋滞走
行を判断しているから、このときの走行状態を表わす各
種パラメータ（３ＬＳＳｔ’　、Ｓｔ“、ＮＳＮ’θ、
θ′、■、Ｖ”、Ｓｄ）は、正しく渋滞走行中に対応し
ている。ハンドルはほぼ直進状態に保たれているはずで
あり、また、車速も低く、スロットルもあまり踏み込ま
れていないはずである。

さらに、エンジン回転数は低中回転域を維持し、室内音
も比較的静かなはずである。したがって、このときの各
種パラメータは、渋滞走行を表わすものとして信顛でき
るので、Ｐ、においてパラメータ保持メモリＭに格納す
る。

一方、Ｐ＋でＣＴＩ［が判別された場合には、運転者に
よる渋滞判断がなされていない場合であり、すなわち、
通常の走行中である。この場合には、通常の走行に対応
した自動変速特性を与える必要がある。したがって、こ
の場合には、Ｐ、に進み、定時間毎にＯＮ信号を発する
タイマＴＭＲを点検して、このＴＭＲがＯＮのとき、Ｐ
４で通常の走行中の場合の各種パラメータをパラメータ
保持メモリＭに格納する。

次に、Ｐ　Ｓｍｓ　Ｐ　Ｓｂにおいて、車両の走行状態
が変速比を操作する必要のない所定の走行状態例えば停
車状態にあるか否かを判別する。囚に停車状態の検出は
エンジンキーがオフにされたことから検出してもよいし
、あるいはサイドブレーキが引かれたことから検出して
もよい。今、車両が例えば停車中であれば、変速比を操
作する必要がなく、したがって、コントロールユニット
１５は、比較的に時間のかかる学習処理（記憶処理）に
専念してもさしつかえない。すなわち、例えば車両が停
車している間にＰ−、Ｐｅｌ＋でパラメータ保持メモリ
Ｍから格納データを取り出し、このデータに基づいてア
ソシアトロンによる記憶処理を実行してもさしつかえな
い。

記憶処理は、第４図に示されるような例えば、７×１１
の配列変数Ｘ１ｊ（１）に対して行われる。

すなわち、配列変数Ｘｉｊ　（１）の各行は、各パラメ
ータ（■、ｖ′、θ、θ’、Ｎ、Ｎ’、Ｓｄ。

ｓｔ、Ｓｔ’　、Ｓｔ’　）に対応し、各列はパラメー
タの値に対応している。ここで、各列は、パラメータの
各値に直接対応しているのではなく、第５図に示すよう
なメンバシップ関数（但し、同図は車速に対応するもの
を代表として示している）Ｌ、−Ｌｔの横軸にパラメー
タの大きさを対応させて取り出された横軸のメンバシッ
プ値Ｆｋを各列に対応させている。このようにした理由
は、各パラメータを配列の各列に直接対応させると、ぼ
う大な配列数を必要として、ソフトウェア規模やハード
ウェア規模の増大を招き、しかも、処理速度の低下もき
たすといった不具合があるためで、間にメンバシップ関
数を介在させることにより、上記不具合を招くことはな
く、システムの簡素化および処理速度の改善を達成する
ことができるからである。なお、第５図におけるＬ＋−
Ｌｔはそれぞれ「極めて小さい、小さい、少し小さい、
普通、少し大きい、大きい、極めて大きい」といったパ
ラメータの大きさの度合を表わしている。

配列変数Ｘ（Ｉ）の所定の一行（例えば、第４図では最
下行）は、ＣＭＤのために割り当てられており、１つの
セルにＣＴＩが、他の１つのセルにＣＴＩＩが割り当て
られている。すなわち、ＣＴＩの場合、各パラメータの
値から得られたメンバーシップ値が各行のセルに格納さ
れるとともに、ＣＴＩが割り当てられたセルに所定の情
報（以下、２速ホールド情報２ＨＬＤという）が格納さ
れる。

同時に、アソシアトロンでは、配列Ｘ（１）内のセル間
の結び付の強さを表わす結合係数のための配列Ｍ（１，
Ｊ）も別途用意されており、二〇Ｍ（■、Ｊ）には、Ｃ
ＴＩの場合の各結合係数が格納される。

記憶処理は、パラメータ保持メモ９Ｍ内に格納されてい
た全てのデータについて行われるとともに、所定の回数
だけ繰り返して実行されるようになっている。この回数
は、記銘された情報パターンの信鯨性が充分なものにな
るような適当な値に予め設定されている。但し、上記回
数内であっても車両が所定の走行状態でな（なった場合
、例えば停車から走行に移った場合には、直ちに記憶処
理を中断するようにしている。

ここで記憶処理の具体例を説明する。配列変数Ｘ（Ｉ）
のセル数がｎ個であると仮定し、ｎ個のセルにＣ，、Ｃ
，・・・・・・Ｃ，１と番号を付ける。また、Ｃｉ（但
し、ｉ＝１．２・・・・・・ｎ）の状態をＸｉとし、Ｃ
ｉとＣｊ（但し、ｊ＝１．２　・・・・・ｎ　）との間
の結合の強さ、すなわち、結合係数をＭｉｊとする。セ
ルに何も記憶されていないとき、Ｍｔｊ−〇である。今
、所定のパターンＸ＝　（Ｘ、　、Ｘ。

・・・・・・Ｘｎ）が入力されたとして、これを記銘す
る場合、Ｘｉは１か−１の値を取り得るものとすると、
ＭｔｊＯ値は、ＸｉとＸｊが同符号ならば、１増やされ
、異符号ならば１減らされる。このことを数式で表わせ
ば、次式■となり、いわゆる「ヘッダのシナプス強化法
則」をやや変形した式％式％ ヘッダのシナプス強化法則は、二つの細胞（Ｘ（１）の
セル）が同時に興奮すると、その間の結合が強まる。と
いうもので、ニューロコンピユーテイングの分野では広
く認められている。すなわち、記憶処理は、走行状態を
表わす各種パラメータを入カバターンとし、この入カバ
ターンに応じて結合係数を強化させていくもので、同一
傾向のパターンが続くと、結合係数も同一の傾向で強化
されていくものである。

再び第３図のフローチャートにおいて、■所定回の記憶
処理が完了した場合■Ｐ％ａ、ｐｓｂの判別結果がＮｏ
命令であった場合■Ｐ３でＴＭＲがＯＮでなくＮｏ命令
であった場合、の■〜■までの何れかの場合には、Ｐ、
でそのときの運転状態をモニターし、Ｐ、で以下に述べ
る想起処理を実行する。想起処理は、区間分割器１５ａ
から人力されたリアルタイムな各種パラメータｓｔ、ｓ
ｔ’ＳＬ”、Ｎ、　Ｎ’　、ｆｌ、／７’、Ｖ、Ｖ’、
Ｓｄを想起入力とするもので、例えば想起入力を仮にＸ
とした場合にそれに対する想起出力ｙ＝　（ｙ＋、ｙ２
・・・・・・ｙｎ）　は次式■に従って求められる。

ｙｉ＝φ（Ｍｉ、　　・Ｘ、＋Ｍｉ、　　・Ｘ２＋・・
・−Ｍ　ｉ　ｊ　−Ｘ　ｊ　＋−・・・・＋Ｍ　ｉ　ｎ
　−Ｘｎ）・・・・・・■ ここで、φ（Ｚ）は、ＢＡＳＩＣ（ベーシック）言語の
ＳＧＮ　（サイン）関数と同じで、Ｚの値が正ならば１
が、０ならば０が、負ならば−１がｙｉに与えられる。

すなわち、ｎ個のうちのｉ番目のセルは自己と結ばれた
他の全てのセル（ＸＩ〜Ｘ７）との間の結合係数（Ｍｉ
、　、Ｍｉ、・・・・・・Ｍｉｎ）の状態を反映して、
その状態を変化させることとなり、換言すれば所定の想
起入力を与えると、この想起入力と過去に記憶されてい
た結合係数とから、過去の記憶パターンを連想的に再現
するように動作する。その結果、例えば、一部のパター
ンが欠落した想起入力を与えても、この欠落パターンか
ら正しいパターンを再現することができるのである。し
たがって、 （イ）配列変数Ｘ　（Ｉ）の最下行が欠落した想起入力
、 （ロ）あるいは、（イ）に加えて走行状態を表わすパラ
メータの一部も欠落した想起入力、の何れかの場合でも
、渋滞走行および通常走行に関する記憶パターンを欠落
部を補って想起することができる−、（イ）の場合では
、走行状態を表わす各種パラメータの状態が渋滞走行に
対応するものであるならば、Ｘ（１）の最下行から２Ｈ
ＬＤを取り出すことができ、この２ＨＬＤに従って渋滞
走行用変速マツプへの切り換えを行うことができる。渋
滞走行用変速マツプは第６図に示されるように、２速領
域を広くとっこもので、これにより、２速ホールドがな
されて渋滞走行時に適した変速状態が得られる。なお、
第７図に通常走行用の変速マツプの例を示す。また、（
ロ）の場合にも、上述と同様に渋滞走行時に適した変速
状態が得られるとともに、一部のパラメータが異常とな
った場合（例えば、センサ故障や断線等で一部のパラメ
ータ信号が得られない）でも、上述の渋滞走行判断を支
障なく行うことができる。

以上のように、本実施例では、記憶のためのパラメータ
を保持するパラメータ保持メモリＭを備え、例えば停車
時にメモリＭに保持されたパラメータによって記憶処理
を行うようにしているので、比較的に時間のかかる記憶
処理を変速操作の必要のない例えば停車中に行うことが
できる一方、変速操作を必要とする走行中では優先的に
想起処理を行うことができる。したがって、走行中にお
いては、はぼ１００％のシステム利用効率で想起処理を
行わせることができるので、渋滞走行や通常走行に適合
して予め設定された２つの変速マツプをより一層適切に
切り換えて使用できるようになり、マツプの切換え精度
を一段と向上させて走行状態に応じた適切な変速状態を
的確に実現することができる。

なお、上記実施例ではニューロンシステムとしてすべて
のニューロンが接続されたいわゆる自動連想型のアソシ
アトロンを例としているが、これに限るものではない。

要は、意図信号（ＣＭＤ）を教師入力として、この教師
入力と入カバターンとに基づいて各ニューロンの結合係
数（重み値ともいう）を変化させる学習を行うとともに
、適宜入力される想起パターンによって教師入力と合致
した想起出力を得るようなシステムであればよ（、例え
ば、多数のニューロンで入力層、中間層、出力層を構成
し一人力層と中間層の藺および中間層と出力層の間の各
ニューロンの結合係数をいわゆるバックプロパゲーショ
ンアルゴリズムによって学習するパターン連想型のニュ
ーロンシステムであってもよい。

（効果） 本発明によれば、記憶されるべきパターンを保持してお
き、車両が所定の走行状態（例えば、停車状態）になっ
たときに、上記保持されていたパターンに従って記憶処
理を行うようにしたので、走行中は想起処理を主に行う
ことができ、この想起処理のシステム利用効率を充分に
高めることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の概念図である。第２〜７図は本発明に
係る車両の変速制御装置の一実施例を示す図であり、第
２図はその全体構成図、第３図はその処理プログラムの
フローチャート、第４図はその配列変数の配列状態を示
す概念図、第５図はそのメンバーシップ関数を表わす図
、第６図はその渋滞用変速マツプを示す図、第７図はそ
の通常走行用変速マツプを示す図である。 第８〜１２図はアソシアトロンを説明する図であり、第
８図はその構造概念図、第９図はその等価電気回路図、
第１０図はその神経細胞のマトリクス図、第１１図（ａ
）（ｂ）（ｃ）はその記憶された状態をそれぞれ示す状
態図、第１２図はその想起のための人力を与えた状態を
示す状態図である。 １４・・・・・・スイッチ（人力手段）、１５・・・・
・・コントロールユニット（保持手段、神経細胞要素、
伝達要素、記憶手段、想 起手段、切換手段、決定手段）、 １６・・・・・・Ａ／Ｔコントローラ（操作手段）。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 ａ）車両の走行状態を表わす各種パラメータを検出する
   パラメータ検出手段と、 ｂ）運転者の変速意図を示す意図信号が必要に応じ当該
   運転者によって入力される入力手段と、 ｃ）意図信号が入力された時点での前記各種パラメータ
   と該意図信号とを関連づけて保持する保持手段と、 ｄ）各々が前記各パラメータおよび意図信号に対して割
   り当てられ、各パラメータおよび変速意図の内容に応じ
   て状態を変化させることが可能な多数の神経細胞要素と
   、 ｅ）各一対の神経細胞要素間をその結合係数を可変とし
   て結合し、一方の神経細胞要素の状態を他方の神経細胞
   要素に伝達する伝達要素と、 ｆ）変速比を操作する必要のない所定の走行状態時に前
   記保持手段の内容を取り出し、取り出した内容に従って
   各神経細胞要素の状態を変化させ、前記意図信号が入力
   された時点における走行状態を表わす各種パラメータお
   よび意図信号をパターン化して記銘する記銘手段と、 ｇ）前記パラメータ検出手段で検出されたパラメータ信
   号の少なくとも一部が入力されると、前記記銘されたパ
   ターンを参照して意図信号を含むパターンを再現する想
   起手段と、 ｈ）該想起手段によって再現されたパターンに従って、
   変速意図が達成されるように自動変速機の変速マップを
   切り換える切換手段と、ｉ）切り換えられた変速マップ
   に従って自動変速機の変速比を決定する決定手段と、 ｊ）決定された変速比となるように自動変速機の変速比
   を操作する操作手段と、 を備えたことを特徴とする車両の変速制御装置。